Breast cancer and microbial cancer incidence in female populations around the world: A surprising hyperbolic association
Notice bibliographique
Résumé
Current literature on cancer epidemiology typically discusses etiology of cancer by cancer type. Risks of different cancer types are, however, correlated at population level and may provide etiological clues. We showed previously an unexpected very high positive correlation between breast cancer (BC) and young-adult Hodgkin disease incidence rates. In a population-based case-control study of BC, older ages at the first Epstein-Barr virus exposure, indicated by older ages at onset of infectious mononucleosis, were associated with elevated BC risk. Here we examine BC risk in association with microbial cancer (MC) risk in female populations across the world. MC cancers are cervical, liver and stomach cancers with established causal associations with human papillomaviruses, hepatitis viruses, and helicobacter pylori, respectively. We examined age-adjusted BC and MC incidence rates in 74 female populations around the world with cancer registries. Our analysis suggests that BC and MC rates are inversely associated in a special mathematical form such that the product of BC rate and MC rate is approximately constant across world female populations. A differential equation model with solutions consistent to the observed inverse association was derived. BC and MC rates were modeled as functions of an exposure level to unspecified common factors that influence the 2 rates. In conjunction with previously reported evidence, we submit a hypothesis that BC etiology may have an appreciable link with microbial exposures (and/or immunological responses to them), the lack of which, especially in early life, may elevate BC risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».